基于模态分解的脑电信号分析方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究内容及论文组织结构 | 第17-18页 |
| 1.3.1 论文研究目的及主要研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 EMD算法 | 第19-27页 |
| 2.1 Hilbert-Huang变换基本理论 | 第19-25页 |
| 2.1.1 经验模态分解基本原理与算法 | 第19-23页 |
| 2.1.2 Hilbert变换 | 第23-25页 |
| 2.2 EMD分解端点效应问题 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 EMD中端点效应问题研究与实验分析 | 第27-48页 |
| 3.1 支持向量机方法 | 第27-31页 |
| 3.1.1 支持向量机法 | 第27-29页 |
| 3.1.2 最小二乘支持向量机 | 第29-31页 |
| 3.2 窗函数 | 第31-32页 |
| 3.3 两种组合延拓方法 | 第32-36页 |
| 3.3.1 支持向量机与数据加窗延拓 | 第32-35页 |
| 3.3.2 最小二乘支持向量机与数据加窗延拓 | 第35-36页 |
| 3.4 EMD端点效应抑制方法的比较 | 第36-42页 |
| 3.4.1 EMD端点效应抑制方法性能的评判标准 | 第36-39页 |
| 3.4.2 EMD端点效应抑制方法的评价 | 第39-42页 |
| 3.5 脑电信号试验验证及其结果分析 | 第42-47页 |
| 3.5.1 脑电数据集 | 第43页 |
| 3.5.2 性能分析 | 第43-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 脑电信号特征提取研究 | 第48-56页 |
| 4.1 脑电数据集 | 第48-49页 |
| 4.2 常用脑电特征指标 | 第49-51页 |
| 4.3 特征指标性能分析 | 第51-55页 |
| 4.3.1 相关性分析 | 第52页 |
| 4.3.2 Kruskal-wallis检验 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于EMD的癫痫脑电识别研究 | 第56-64页 |
| 5.1 癫痫脑电分类方法 | 第56页 |
| 5.2 度量指标 | 第56-58页 |
| 5.2.1 分类精度 | 第57页 |
| 5.2.2 ROC曲线 | 第57-58页 |
| 5.3 性能分析 | 第58-63页 |
| 5.3.1 基于标准EMD的分类性能评估 | 第58-62页 |
| 5.3.2 基于改进EMD的分类性能评估 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第71-72页 |
| 附录B 攻读学位期间所参与的主要项目 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
